Công cụ để sử dụng Game-Based Assessments trong giáo dục 4.0

Xây dựng các bài đánh giá dựa trên trò chơi/Game-Based Assessments là một quá trình phức tạp, nhưng rất thú vị. Bài viết này sẽ giải thích các bước quan trọng trong quá trình này, nhằm giúp giáo viên và học sinh cấp 2, cấp 3 hiểu rõ hơn về cách thức thực hiện Game-Based Assessments.

Cách thức sử dụng Game-Based Assessments trong giáo dục

  1. Xác định mục tiêu: Đầu tiên, chúng ta cần xác định mục tiêu của bài đánh giá dựa trên trò chơi. Điều này có nghĩa là chúng ta cần biết rõ những khái niệm hoặc kỹ năng cụ thể mà bài đánh giá muốn kiểm tra. Chúng ta cũng cần đặt ra các bằng chứng cần thiết để thu thập thông tin về những khái niệm đó và xác định cách đo lường các bằng chứng đó.
  2. Thiết kế trò chơi: Tiếp theo, chúng ta sẽ tạo ra một kịch bản hoặc phác thảo về cơ chế trò chơi và các tính năng sẽ được sử dụng để đánh giá những khái niệm nhắm mục tiêu. Chúng ta sẽ tạo ra cách chơi, các nhiệm vụ và cách tương tác trong trò chơi, nhằm đạt được hành vi và kỹ năng mà chúng ta muốn học sinh thể hiện.
  3. Định lượng các chỉ số đánh giá: Cần xác định cách định lượng và đo lường các chỉ số đánh giá thông qua bài đánh giá dựa trên trò chơi. Điều này bao gồm việc xác định các thang điểm hoặc chỉ số để đánh giá hiệu suất, tiến trình hoặc thành thạo trong các khái niệm được đánh giá.
  4. Thiết kế hệ thống thu thập dữ liệu: Chúng ta cần lập kế hoạch và triển khai một hệ thống thu thập dữ liệu phù hợp trong quá trình chơi trò chơi. Điều này bao gồm việc phân loại các hành động mà người chơi thực hiện và gán giá trị hoặc tên cho các hành động này, để chúng ta có thể phân tích và hiểu dữ liệu.
  5. Hợp tác giữa các chuyên gia: Để thành công, chúng ta cần hợp tác giữa các chuyên gia khác nhau như nhà thiết kế trò chơi, chuyên gia nội dung, nhà nghiên cứu giáo dục và nhà đo lường. Hợp tác này đảm bảo sự kết hợp toàn diện của thiết kế trò chơi, triển khai kỹ thuật, tính hợp lệ của nội dung và nguyên tắc đo lường.
  6. Đảm bảo khả năng tiếp cận: Chúng ta cần đảm bảo rằng bài đánh giá dựa trên trò chơi có thể tiếp cận cho các học sinh có khuyết tật. Áp dụng các nguyên tắc Thiết kế Đa dạng Hóa Học Tập và xem xét cách tiếp cận hoặc công nghệ đặc biệt để đảm bảo tất cả học sinh có cơ hội tham gia và đánh giá bình đẳng.
  7. Yếu tố đo lường: Chúng ta cần nghiên cứu và áp dụng các phương pháp đo lường phù hợp với tính phức tạp của bài đánh giá dựa trên trò chơi. Ngoài ra, các nhà giáo dục cũng cần phát triển các mô hình đo lường phù hợp với dữ liệu đặc biệt được tạo ra bởi trò chơi, phản ánh các lý thuyết về nhận thức và học tập.
  8. Công bằng và công bằng: Chúng ta cần giám sát và giải quyết các vấn đề liên quan đến công bằng và công bằng, đảm bảo cách tiếp cận công nghệ, sự quen thuộc với cơ chế trò chơi hoặc chức năng của các mục khác nhau là công bằng. Giáo viên cũng cần thiết kế hướng dẫn và hệ thống hỗ trợ hiệu quả trong mỗi trò chơi, để đảm bảo tất cả học sinh có cơ hội tương đương để hiểu và tham gia vào bài đánh giá.

Việc xây dựng các bài đánh giá dựa trên trò chơi có thể phức tạp và tốn kém so với các phương pháp đánh giá truyền thống. Tuy nhiên, nó mang lại sự thú vị và có khả năng thúc đẩy học tập và đánh giá trong một môi trường thú vị và hấp dẫn.

Ví dụ Game-Based Assessments. Lựa chọn công nghệ ảnh hưởng đến công bằng giới: Những thông tin từ một thử nghiệm ở Chile

Các bằng chứng từ một thử nghiệm tại một trường công lập ở Santiago cho thấy sự khác biệt giới trong việc học thông qua trò chơi giáo dục có thể phụ thuộc vào nền tảng công nghệ được sử dụng. Điều này cũng có thể áp dụng cho hiệu suất trong việc đánh giá dựa trên trò chơi. Trong thử nghiệm này, học sinh lớp 11 chơi trò chơi First Colony, một trò chơi giáo dục yêu cầu học sinh áp dụng các khái niệm về điện tĩnh.

Người chơi đảm nhận vai trò các nhà du hành gửi đi trong một nhiệm vụ để mang về một viên pha lê quý giá. Vì viên pha lê rất dễ vỡ, các nhà du hành chỉ có thể di chuyển nó bằng lực điện.

Trong phiên bản của trò chơi được triển khai trên một nền tảng với nhiều chuột máy tính, học sinh chơi theo nhóm ba người với mỗi học sinh điều khiển một con chuột. Bằng chuột, học sinh có thể di chuyển nhân vật du hành của mình, thay đổi giá trị và cực của điện và kích hoạt sự điện của mình để tương tác với viên pha lê.

Trong phiên bản thực tế ảo, học sinh có thể thực hiện các hành động tương tự bằng cách sử dụng một máy tính bảng. Ở đây, lớp học hòa trộn với thế giới trò chơi: mỗi bàn học được phủ một tập hợp các đánh dấu cho phép hệ thống thực tế ảo đặt các đối tượng ảo lên các bàn. Bằng cách sử dụng webcam ở trên màn hình, hệ thống xác định vị trí của mỗi nhân vật du hành của học sinh bằng cách nhận biết vị trí tương đối của từng học sinh đối với các đánh dấu trên giấy.

Trong khi không có sự khác biệt giới về hiệu suất được quan sát khi học sinh chơi bằng nền tảng nhiều chuột, các học sinh nam vượt trội so với các học sinh nữa khi chơi cùng trò chơi bằng một nền tảng thực tế ảo, với một sự khác biệt có ý nghĩa thống kê.

Kết quả từ thử nghiệm đã cho thấy sự khác biệt đáng kể về hiệu suất giữa các học sinh nam và nũ sau khi họ sử dụng nền tảng thực tế ảo. Vì không có sự khác biệt giới sau khi sử dụng phiên bản nhiều chuột của trò chơi, điều này cho thấy lựa chọn nền tảng có thể tạo ra khoảng cách giới trong quá trình học không liên quan đến trò chơi.

Vì các học sinh nữa có vẻ khó khăn hơn khi sử dụng nền tảng thực tế ảo, có thể rằng việc sử dụng công nghệ cho GBA sẽ đặt họ vào thế bất lợi. Giáo viên nên lựa chọn công nghệ được sử dụng trong GBA một cách cẩn thận, vì các quyết định của họ có thể có những tác động không mong muốn.

Xem thêm: Hàng trăm giáo viên trải nghiệm NOBOOK – phòng thí nghiệm ảo của ClassIn tại “Ngày hội trường học sáng tạo” 2023

Một số công cụ sử dụng để đánh giá dựa trên trò chơi trong giáo dục

SimCityEDU: Pollution Challenge (GlassLab)

Công cụ để sử dụng Game-Based Assessments trong giáo dục 4.0
Lưu ý: SimCityEDU: Pollution Challenge là sự chuyển đổi nhượng quyền trò chơi điện tử nổi tiếng SimCity thành một bài đánh giá của trường trung học cơ sở (chủ yếu là ISCED 2). Người thử nghiệm tương tác với một phiên bản sửa đổi của giao diện SimCity để giải quyết các vấn đề đô thị khác nhau. Dữ liệu từ xa được xử lý thông qua các mô hình tâm lý phức tạp.

SimCityEDU: Pollution Challenge là một game giúp đánh giá dựa trên trò chơi được phát hành vào năm 2014 bởi GlassLab, một dự án phát triển hợp tác được tài trợ bởi Quỹ John D. và Catherine T. MacArthur cùng Quỹ Bill và Melinda Gates. Nó được xây dựng dựa trên thiết kế của loạt trò chơi SimCity phổ biến và đưa người chơi vào vai thị trưởng của một thành phố ảo, có nhiệm vụ cân nhắc giữa sự phát triển kinh tế và bảo vệ môi trường qua một loạt bốn cấp độ ngày càng phức tạp hơn.

Nội dung đánh giá được phù hợp với Cấu trúc cho Chương trình học trong Thế kỷ 21 và các tiêu chuẩn của Hội đồng Kinh tế Giáo dục cũng như các yếu tố của Tiêu chuẩn Khoa học Thế hệ Tiếp theo và Tiêu chuẩn Trung tâm Chung cho Toán học của Hoa Kỳ. Giống như trong trò chơi gốc, các nhiệm vụ giải quyết vấn đề rất hấp dẫn và chủ yếu liên quan đến không gian và kinh tế.

GlassLab cũng đã dành nhiều nguồn lực để giải quyết các vấn đề như “hướng dẫn” và xử lý dữ liệu telemetri để tạo ra các mục đánh giá hữu ích, cũng như tiên phong trong việc xây dựng các mô hình tâm lý thống kê mới để hỗ trợ suy luận và báo cáo

Crisis in Space (ACTNext)

Công cụ để sử dụng Game-Based Assessments trong giáo dục 4.0
Lưu ý: Crisis in Space là một bài đánh giá dựa trên trò chơi thử nghiệm đang được ACT, Inc. phát triển như một phần của chương trình nghiên cứu và phát triển đang diễn ra trong bài đánh giá hợp tác giải quyết vấn đề do bộ phận nghiên cứu của họ, ACTNext thực hiện.

Trong Crisis in Space, ACTNext đã phát triển một phiên bản thử nghiệm của đánh giá dựa trên trò chơi (GBA) nhằm đánh giá khả năng giải quyết vấn đề theo nhóm và các kỹ năng xã hội-cảm xúc liên quan của học sinh trung học cơ sở (ISCED-2).

Trong trò chơi này, một cặp đôi học sinh được giao nhiệm vụ làm việc cùng nhau để khắc phục một loạt vấn đề trên một trạm không gian, trong đó một người đảm nhận vai trò phi hành gia trên trạm và người kia đóng vai trò điều khiển nhiệm vụ từ trạm kiểm soát trên mặt đất. Bằng cách thực sự đồng hành trong một trò chơi hợp tác, Crisis in Space mang đến một trải nghiệm thực tế và hấp dẫn, cải thiện những nỗ lực trước đây để đo lường sự hợp tác thông qua tương tác giữa học sinh và “chủ thể” (chatbot).

Crisis in Space, đã giành giải thưởng sáng tạo tại Giải thưởng Đánh giá điện tử 2020, đáng chú ý đặc biệt với việc sử dụng một loạt các loại dữ liệu, bao gồm dữ liệu telemetri được tạo ra từ giao diện người dùng, ghi âm âm thanh của cuộc trò chuyện giữa học sinh và dữ liệu theo dõi chuyển mắt của người tham gia kiểm tra. ACTNext cũng đã triển khai công nghệ học máy tiên tiến như xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để xử lý các dữ liệu này và đánh điểm cho các trường hợp hợp tác thành công hoặc không thành công

PEEP – Project Education Ecosystem Placement (Imbellus)

image 12
Lưu ý: Được thiết kế để sử dụng như một phần của bài đánh giá dài hơn về khả năng giải quyết vấn đề, nhiệm vụ PEEP thách thức học sinh xây dựng một hệ sinh thái khả thi và đặt nó trong một môi trường tự nhiên nơi nó có thể phát triển.
Nguồn: Courtesy of Imbellus

Công cụ thứ ba về đánh giá dựa trên trò chơi là Project Education Ecosystem Placement (PEEP), cũng đang ở giai đoạn thử nghiệm và được thiết kế để đo lường khả năng giải quyết vấn đề trong dân số học sinh cấp 2 và cấp 3 thông qua một trò chơi trong đó người tham gia kiểm tra được yêu cầu xây dựng một mạng thức ăn hoặc hệ sinh thái khả dụng và đặt nó trong môi trường tự nhiên để có thể phát triển.

PEEP, được tài trợ bởi Quỹ Walton Family, là một phiên bản thích ứng từ một đánh giá dựa trên trò chơi ban đầu được thiết kế cho việc lựa chọn nhân sự và hiện đang được tập đoàn tư vấn toàn cầu McKinsey and Company sử dụng để chọn nhân viên mới cho bộ phận phân tích kinh doanh.

Phiên bản dành cho giáo dục đã được điều chỉnh để phản ánh nội dung khoa học về đời sống chính xác hơn và phù hợp với sự phát triển của học sinh. PEEP được thiết kế để được sử dụng cuối kỳ với tính quyết định cao và hỗ trợ việc tạo ra nhiều hình thức hoặc phiên bản song song nhằm cải thiện an ninh trong kiểm tra.

Để phát triển những phiên bản này, PEEP sử dụng thuật toán để tạo ra các giải pháp hệ sinh thái khả dụng có độ khó tương đương dựa trên một thư viện lớn về các loài hữu ích. PEEP cũng có thể được triển khai dưới dạng một nhiệm vụ đánh giá “tương thích với giai đoạn” trong đó người tham gia kiểm tra được trình bày một loạt các vấn đề để giải quyết, với độ khó thay đổi dựa trên hiệu suất trước đó.

Các nhà giáo dục, quản lý và chính sách nên định hướng để xem xét tích hợp Game-Based Assessments vào hệ thống đánh giá giáo dục của mình, vì nó mang lại những lợi ích độc đáo so với các phương pháp truyền thống khác.

Để thực hiện đánh giá dựa trên trò chơi và mô phỏng ở cấp độ quốc gia, các bộ giáo dục cần đầu tư vào cơ sở hạ tầng cần thiết để thiết kế, triển khai và thực hiện các bài kiểm tra như vậy. Trong khi một phần của các hoạt động này có thể được thuê ngoài từ các nhà cung cấp của khu vực tư nhân, việc thực hiện thành công sẽ đòi hỏi sự thúc đẩy của đầu tư công. Điều này bao gồm đủ phần cứng máy tính tại các trường học và một hệ thống mạng có khả năng truyền dữ liệu với tốc độ chấp nhận được.

Xem bài nghiên cứu gốc tại: Game-based assessment for education

Chia sẻ bài viết này:

Sự kiện mới nhất

BẢN CẬP NHẬT MỚI

ĐĂNG KÝ nhận
NEWSLETTER

BÀI VIẾT GẦN ĐÂY